一种风电场可靠性建模方法
【专利摘要】本发明提出了一种风电场可靠性建模方法，所述方法同时考虑风电场间风速的相关性和风电机组故障率，通过模拟产生相关风速计入了风电场间风速相关性的影响，通过二项分布和蒙特卡洛模拟计入了风电机组故障率的影响；风电机组故障率的计入方法简单，易于程序实现；使用一种基于线性划分的方法计算风电场各个等值状态的持续时间，提高了风电场输出功率多状态概率模型的精度。本发明不仅适用于由相同类型的风电机组组成的风电场的可靠性建模，也适用于由不同类型的风电机组组成的风电场的可靠性建模，为利用解析法和非序贯蒙特卡洛方法进行风电并网电力系统的可靠性评估提供了参考。
【专利说明】—种风电场可靠性建模方法
【技术领域】
[0001]本发明属于电力系统建模【技术领域】，尤其是涉及一种风电场可靠性建模方法。
【背景技术】
[0002]在传统一次能源日益枯竭、环境问题日渐突出以及各国政府对风电发展的政策扶持的背景下，风力发电在世界范围内得到了快速的发展。同传统发电系统相比，风能具有间歇性和波动性的特点，风电接入系统比例的不断增加将会给电网的安全运行带来极大的挑战，因此有必要进行风电接入后的电力系统可靠性的评估，以便为大规模风能接入后的电力系统的发展规划和系统的运行调度提供参考。 [0003]电力系统可靠性评估的方法可以分为解析法和蒙特卡洛法两类，其中蒙特卡洛方法则进一步分为序贯和非序贯蒙特卡洛模拟两种。在利用解析法或非序贯蒙特卡洛模拟法进行风电并网后的电力系统的可靠性评估时，通常将全部风电场等值成一个多状态的常规机组。多个风电场风速之间的相关性和风电机组本身的故障率是影响风电场可靠性模型的两个重要因素。现有文献报道的风电场可靠性模型要么只考虑了风电场间风速的相关性；要么只考虑了风电机组的故障，但是计入风电机组故障率的风电场建模方法复杂，且在由不同类型的风电机组构成的风电场的情况下，风电机组故障率的计入则尤其复杂。
【发明内容】
[0004]本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提出了一种风电场可靠性建模方法。
[0005]为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是:
[0006]一种风电场可靠性建模方法，包含步骤如下:
[0007]步骤A,参数初始化,所述参数包括:
[0008]风速模拟年数Ny ;风电场的数目Nwf ；
[0009]各个风电场包含的不同类型风电机组的型号数目，其中第i个风电场由Iii个不同型号的风电机组组成，i=l,..., Nwf ；
[0010]各个风电场中各种型号的风电机组的台数，其中第i个风电场中第j种类型风电机组的台数为Hiij, j=l,..., IIi ；
[0011]各个风电场中风电机组的技术参数，其中，第i个风电场中第j种型号的风电机组的技术参数包括，额定功率Pu、风电机组的切入风速VcdI风电机组的切出风速为V。。』、风电机组的额定风速Vk j、风电机组的强迫停运率Aij ；
[0012]步骤B，计算风电场等值状态数Ns，其计算公式为斯特吉斯经验公式，其表达式为:
[0013]Ns= [1+3.3221og(8760XNy)]
[0014]其中，[.]表示取整运算；
[0015]步骤C，根据各个风电场的历史小时风速数据，获取各个风电场的风速概率分布，计算各个风电场风速之间的相关系数，产生具有相关性的各个风电场的小时风速序列；
[0016]步骤D，计算各个风电场中同一种类型风电机组故障台数的累积概率；
[0017]其中，第i个风电场的第j种类型风电机组中，发生k台风电机组故障的累积概率CPtij 为:
【权利要求】
1.一种风电场可靠性建模方法，其特征在于，包含步骤如下: 步骤A,参数初始化,所述参数包括: 风速模拟年数Ny ;风电场的数目Nwf ； 各个风电场包含的不同类型风电机组的型号数目，其中第i个风电场由Iii个不同型号的风电机组组成，i=l,..., Nwf ； 各个风电场中各种型号的风电机组的台数，其中第i个风电场中第j种类型风电机组的台数为 Hiij, j=l,..., Iii ； 各个风电场中风电机组的技术参数，其中，第i个风电场中第j种型号的风电机组的技术参数包括，额定功率PK，U、 风电机组的切入风速V。^.、风电机组的切出风速为V。。』、风电机组的额定风速、风电机组的强迫停运率Aij ； 步骤B，计算风电场等值状态数Ns，其计算公式为斯特吉斯经验公式，其表达式为:
Ns= [1+3.3221og(8760XNy)] 其中，[.]表示取整运算； 步骤C，根据各个风电场的历史小时风速数据，获取各个风电场的风速概率分布，计算各个风电场风速之间的相关系数，产生具有相关性的各个风电场的小时风速序列； 步骤D，计算各个风电场中同一种类型风电机组故障台数的累积概率； 其中，第i个风电场的第j种类型风电机组中，发生k台风电机组故障的累积概率CPtu为: /=0W J 其中，k=0, 1,2,..., Hiij ； 步骤E:根据步骤C产生的各个风电场的小时风速序列和风电机组的输出功率特性，计算各个风电场中各种类型的单台风电机组正常运行时的输出功率小时序列PWTC，u(t)； 步骤F:考虑风电场风速相关性和风电机组故障率，计算各个风电场中同一种类型的所有风电机组输出功率之和的小时序列， 其中，第i个风电场第j种类型的所有风电机组输出功率之和的小时序列，其具体计算步骤如下； 步骤F-1:产生[O，I]之间均匀分布的随机数r ; 步骤F-2:将步骤F-1中的随机数r与步骤D中的累积概率CPtu进行比较；若随机数r介于累计概率CPt ,j和CPk+1，u之间，则第i个风电场第j种类型风电机组的故障数目nfault，,j为:
, r — CP" μ=.1r J__lZ_ fau^ Jj {JP — CP
k-\-\Jjk Jj 步骤F-3:计算第i个风电场第j种类型的所有风电机组输出功率之和的小时序列Pwf, ij (t), Pwtuj (t)的计算公式为:
Pwf, ij ⑴-(mij_nfault, ij) X Pwtg, ij ⑴ 步骤G:计算每一个风电场的输出功率小时序列， 其中，第i个风电场的输出功率小时序列Pw^a)的计算公式为:
【文档编号】G06F17/50GK103746370SQ201310715081
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2013年12月20日 优先权日:2013年12月20日
【发明者】陈凡, 卫志农, 孙国强, 孙永辉, 杨雄, 袁阳, 陆子刚, 张伟, 刘玉娟, 潘春兰 申请人:河海大学